基本信息:
- 专利标题： 基于边缘检测辅助的弱监督RGBD图像显著性检测方法
- 申请号：CN202211575959.9 申请日：2022-12-08
- 公开(公告)号：CN116524207A 公开(公告)日：2023-08-01
- 发明人： 陈羽中 , 朱文婧 , 牛玉贞 , 杨立芬
- 申请人： 福州大学
- 申请人地址： 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 专利权人： 福州大学
- 当前专利权人： 福州大学
- 当前专利权人地址： 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
- 代理机构： 福州元创专利商标代理有限公司
- 代理人： 蔡学俊; 薛金才
- 主分类号： G06V10/46
- IPC分类号： G06V10/46 ; G06V10/44 ; G06V10/774 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0895
摘要：
本发明涉及一种基于边缘检测辅助的弱监督RGBD图像显著性检测方法，包括以下步骤：步骤S1：建立包含涂鸦标注图的弱监督RGBD图像显著性检测训练集，并进行数据增强；步骤S2：设计多层次、多任务的弱监督RGBD图像显著性检测网络；步骤S3：设计融合模块；步骤S4：设计基于边缘检测辅助的弱监督RGBD图像显著性检测网络，并设计损失函数优化网络参数；步骤S5：将待测RGBD图像输入训练好的基于边缘检测辅助的弱监督RGBD图像显著性检测模型中，得到显著性检测结果。应用本技术方案能够实现性能较好的弱监督RGBD图像显著性检测。